太湖北部小流域沉积物重金属污染特征与评价

近几十年来重金属的沉积记录、来源及污染水平受到了广泛关注.为探明太湖北部小流域重金属的污染来源和环境质量状况,本研究分析了柱状沉积物中8种重金属（Mn、Cr、Zn、Cu、As、Pb、Ni和Co）含量.运用主成分分析法判定污染源,富集因子法表征重金属富集特征,通过熵权模糊模型对沉积物中重金属污染状况进行评价.结果显示,所有重金属含量均较高,高低依次为Mn > Cr > Zn > Cu > As > Pb > Ni > Co.其中Mn含量最高,为380.06~767.69μg/g.沉积物重金属污染的主要贡献因子为交通排放、农业污染和煤炭燃烧.As的富集指数最大（2.89~15.61）.其中77.59%的沉积层属于显著富集,受人类活动影响最为显著.熵权模糊综合评价结果表明,Cu（0.483）和As（0.352）的权重值最大,是沉积物中的首要污染物,且65.52%的沉积层重金属含量处于中度污染水平.     

基于半分析模型的太湖春季水体漫衰减系数Kd(490)估算及其遥感反演

漫衰减系数是水体重要的光学参数,是水生态系统的重要影响因素.利用2009年4月和2010年5月太湖实测数据,基于光学闭合原理,首先求解出490 nm处水体总的吸收系数[a(490)]和后向散射系数[bb(490)],进而研究了其与模拟的环境一号卫星多光谱数据不同波段遥感反射率之间的关系,在此基础上构建了太湖春季水体Kd(490)反演的半分析模型并将其应用到环境一号卫星影像上进行了太湖春季水体Kd(490)的遥感反演.结果表明,①基于光学闭合原理,可以较为准确地求解出a(490)和bb(490),a(490)实测值与求解值的平均相对误差为17.1%,bb(490)与模拟的环境一号卫星第四波段的遥感反射率具有很好的指数关系;②本研究所构建的模型具有较好的精度和稳定性,利用与卫星影像准同步的地面采样点对模型进行验证,得出模型反演的平均相对误差为21.6%,均方根误差为1.68 m-1;③太湖春季水体Kd(490)具有较强的空间差异性,太湖北部和东太湖大部分区域为Kd(490)的低值区,太湖西部和南部为Kd(490)的高值区,而太湖中部大部分区域介于两者之间.     

基于环境一号卫星多光谱影像数据的三湖一库富营养化状态评价

环境一号卫星是我国2008年自主发射的环境与灾害监测小卫星,其2d的时间分辨率使其成为环境变化监测的重要数据源.根据实测的太湖、巢湖、滇池和三峡水库的水面光谱信息以及水质参数,构建基于环境一号卫星多光谱数据的富营养化评价模型,对太湖、巢湖、滇池和三峡水库2009年水体营养状况进行了评价分析.研究结果表明:利用环境一号卫...     

富营养化水体中黑水团的吸收及反射特性分析

对黑水团水体光学特性进行研究,是利用遥感技术监测和评估黑水团事件的前提.针对2015年7月在太湖发生的黑水团现象,采集了太湖黑水团区(区域一)、蓝藻水华区(区域二)、清水区(区域三)共36个水样,对这3个区域的水体遥感反射率以及吸收特性进行对比分析.结果表明:1区域一水体的总颗粒物、色素颗粒物和非色素颗粒物吸收系数比区域二、区域三高出1~2倍,在400~500 nm之间,区域一CDOM吸收系数相比另外两个区域的水体高出2倍左右.导致黑水团区域水体具有很低的遥感反射率,被人眼感知时呈现为黑色;2黑水团区域水体M值低于滇池、巢湖和太湖的M值变化范围,说明黑水团中CDOM的腐殖酸含量较高.此外,叶绿素a浓度与CDOM在350 nm处吸收系数之间具有很好的相关性,表明蓝藻的降解可能是黑水团中CDOM的一个主要来源;3在380 nm之后,黑水团区域的水体总吸收以色素颗粒物占主导,但在短波350~380 nm处,CDOM对总吸收的贡献率高于色素颗粒物和非色素颗粒物.     

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

基于决策树的城市黑臭水体遥感分级

水体黑臭程度遥感监测是了解城市水质现状和综合评价城市水环境治理效果的重要手段.以南京、常州、无锡和扬州为研究区,共采集171个样点,同步测量水质参数和光学参数,分析黑臭水体与一般水体的水色和光学特征,构建决策树模型进行重度黑臭水体、轻度黑臭水体和非黑臭水体（记为一般水体）识别.结果表明：①根据色度可将水体分为1~6类水体,其中,类型1~4为黑臭水体,分别为灰黑色、深灰色、灰色和浅灰色水体,类型5和类型6水体为一般水体,分别为绿色系和黄色系水体;②类型1水体的非色素颗粒物和有色可溶性有机物含量高,但色素颗粒物的吸收并不占主导,类型2和5水体的吸收以色素颗粒物吸收占主导,类型3、4和6水体的吸收以非色素颗粒物吸收占主导;③根据六类水体的反射光谱差异用黑臭水体差值指数（difference of black-odorous water index,DBWI）、三波段面积水体指数（green-red-nir area water index,G-R-NIR AWI）、绿光波段反射率和归一化黑臭水体指数（normalized difference black-odorous water index,NDBWI）构建的水体分类识别决策树,能够有效识别出重、轻度黑臭水体和一般水体;④将决策树模型应用于2019年4月9日扬州的PlanetScope影像上,并利用10个同步过境点进行验证,整体识别精度达到80.00%,K值达到0.67.通过水色分类后的城市水体分级模型方法,可推广应用于类似的水体,为黑臭水体监管提供技术方法.     

AnnAGNPS模型在潋水河流域产水、产沙的模拟评价

日益严重的土壤侵蚀造成了土地退化、水体污染等一系列的环境和生态问题,利用基于过程的数学模型已成为流域土壤侵蚀状况定量评价和控制的有效方法.利用美国农业部开发的流域尺度AnnAGNPS模型,设计了基于地形特征的cell离散方案,在多种地理数据采集和参数化的基础上,对江西兴国潋水河流域1991～2005年的径流、产沙过程进行了分布式计算机模拟.在对产水量进行径流滤波分析的基础上,分别对模型模拟的地表径流和产沙量进行了校正和验证.地表径流模拟结果多年平均相对误差为11.8%,确定性系数R2为0.94,产沙量模拟结果的多年平均相对误差为19.71%,确定性系数R2为0.77.表明AnnAGNPS能较好地模拟潋水流域年、月尺度的地表径流和产沙过程.地下径流模拟结果误差较大,其原因和地下径流模拟模块在潋水流域的适用性有待进一步研究检验.对潋水流域土壤侵蚀定量分析表明,潋水流域的年平均侵蚀模数为1 150.29.t(km2.a)-1,属于轻度侵蚀等级,流域内侵蚀较严重的区域集中分布于居民地附近和公路沿线,其水土流失与人类活动有很大关系.     

太湖梅梁湾水体组分吸收特性季节差异分析

利用2006年8月、11月和2007年3月太湖梅梁湾水样实验室测定的水体组分固有光学特性数据和水质分析数据,分析水体中各组分在不同季节的吸收特性,并讨论不同季节光谱吸收的主导因子.结果表明,各组分在不同季节其吸收特性存在一定的差异,总悬浮吸收系数在夏季最大,在440 nm平均吸收系数为(7.49 4±3.0)m-1,春季最小,440 nm平均吸收系数为(2.86±0.73)m-1,且不同季节其吸收类型不同;非藻类颗粒吸收特性的季节性差异相对较小,其吸收系数和S值的差异主要是由于无机悬浮物含量和组成的不同导致的;由于藻类含量的差异导致浮游藻类吸收系数在夏季最大,675 nm平均吸收系数为(5.49±3.5)m-1,秋季次之675 nm平均吸收系数为(2.03±1.14)m-1,春季最小,675 nm平均吸收系数为(0.62±0.25)m-1;而有色可溶件有机物(chromophoric dissolved organic matter,CDOM)吸收系数和S值的季节差异性主要是由于其来源的不同,导致其浓度和成分的不同形成的.春、秋季由于无机悬浮物含量较高,非藻类颗粒物对总吸收的贡献大于其他组分,是水体总吸收的主导因子,而夏季由于浮游藻类含量较高,使其成为水下光谱的主要影响因素.     

太湖水体中悬浮颗粒物的比吸收光谱特性及其参数化分析

通过对太湖水体的野外采样,利用定量滤膜技术测量了水体中浮游植物色素的吸收系数(aph(λ))和非色素颗粒物的吸收系数(aNAP(λ)),进而推算比吸收系数.同时,对浮游植物色素和非色素颗粒物的比吸收系数的时空变化特征进行了分析.结果表明,浮游植物色素的比吸收系数(ap*h)在蓝光440nm的变化范围为0.008～0.268m2·mg-1,在红光670nm的变化范围为0.004～0.098m·2mg-1;;通过K-Mean算法将浮游植物色素的比吸收光谱分成3种具有不同光谱特征的类型,类别1、2和3占总数的百分比分别为61.0%、12.2%和26.8%,表明太湖水体中浮游植物色素的比吸收光谱是以类别1为主;;色素包裹效应因子Qa*(675)在Chla浓度<50mg·m-3时,随Chla浓度的增大迅速减小,而在Chla浓度>50mg·m-3时,其减小的趋势趋于缓慢,Qa*(675)与Chla浓度呈现出较好的幂函数关系.非色素颗粒物的比吸收系数(aN*AP)在蓝光440nm处的变化范围为0.012×10-3～0.143×10-3m2·mg-1,利用此处的比吸收系数建立的非色素颗粒物比吸收光谱的参数化模型,光谱曲线斜率...